负责公司公有云（阿里云、腾讯云）平台日常运维，涵盖资源调度、故障响应及基础自动化工具开发，保障电商促销、会员服务等核心业务系统的稳定性。

• 主导日常云实例故障排查，通过ELK Stack聚合ECS、RDS日志，结合云监控指标定位高频CPU抖动问题根源为JVM内存泄漏，推动开发侧修复后，同类故障发生率下降78%，MTTR（平均修复时间）从45分钟压缩至15分钟。
• 开发云资源自助申请系统，基于Python+Django框架对接阿里云API，实现VPC、ECS、SLB资源的可视化申请与自动交付，替代原人工审批流程，业务团队资源获取时效从2小时缩短至10分钟内，年节省人工操作超2000小时。
• 搭建基础可观测体系，配置Prometheus采集EC2实例、Redis缓存、MQ消息队列的核心指标（CPU使用率、QPS、消息堆积量），并通过Grafana定制业务看板，关键指标告警准确率从75%提升至92%，漏报率下降60%。

统筹混合云（公有云+私有云OpenStack）架构运维，推动SRE（站点可靠性工程）体系建设，聚焦云资源成本优化与交付效率提升，支撑公司金融级交易系统迁移上云。

• 主导混合云迁移项目，采用Terraform实现IaC（基础设施即代码），统一管理跨阿里云、OpenStack的200+资源栈，完成12个核心交易系统迁移，单系统部署耗时从72小时降至8小时，年度闲置云主机成本减少35%（约420万元）。
• 设计云成本管控模型，通过AWS Cost Explorer结合自研Python脚本分析资源利用率，识别冗余RDS实例137台并降配，调整预留实例购买策略匹配业务周期，年度云总成本下降22%（约1800万元）。
• 搭建SRE服务体系，制定关键业务SLO（服务等级目标）为99.95%可用性，拆解为CPU负载、数据库连接数等6项SLI（服务等级指标），建立错误预算消耗预警机制，Q4核心系统因运维操作导致的故障次数从8次降至0次。
• 优化K8s集群弹性伸缩策略，基于Prometheus采集的Pod QPS、节点CPU负载指标，联动云厂商ASG（自动扩展组）动态调整节点数量，双11大促期间集群资源利用率从40%提升至75%，支撑10万+并发交易无压力。

负责公司云原生平台（K8s多集群、Serverless）全生命周期运维，保障跨北京、上海、广州三地业务高可用，推动运维向自动化、智能化转型，支撑AI训练、实时音视频等新兴业务上云。

• 主导云原生平台升级，基于KubeSphere搭建多集群管理系统，集成Istio服务网格实现跨AZ流量智能调度，Q2某数据中心断电故障时，业务流量30秒内切换至备用集群，全年核心业务中断时长累计小于5分钟。
• 设计混沌工程验证体系，使用Chaos Mesh在预发布环境注入网络延迟（500ms）、节点宕机（随机销毁30% Pod）等故障场景，发现Service Mesh路由规则缺陷并修复，关键服务容错能力（错误恢复率）从65%提升至95%。
• 解决Serverless函数冷启动瓶颈，通过预置暖实例（提前30分钟加载高频函数）、资源预热策略（定时触发空请求），将平均冷启动时间从800ms降至200ms，支撑日活1000万+的直播弹幕推送服务零超时。
• 落地AIOps智能运维，基于ELK+Prometheus的历史故障数据训练XGBoost异常检测模型，实现90%以上常见故障（如磁盘满、网络丢包）自动诊断并推送修复建议，运维人力投入减少30%，故障平均处理时长缩短至8分钟。

混合云环境下智能运维平台重构项目

• 项目背景：随着公司游戏业务全球化扩张，混合云（阿里云、腾讯云、AWS）资源规模突破10万+实例，原有运维平台存在跨云资源割裂、故障定位依赖人工、操作效率低等问题，导致核心游戏版本发布耗时超24小时，故障MTTR（平均修复时间）达45分钟。我的核心目标是主导重构平台，实现跨云资源统一管控与智能故障诊断，支撑业务快速迭代与稳定性保障。
• 解决的关键难题与技术：一是跨云资源统一建模——不同云厂商API协议、资源属性差异大，数据同步延迟高；二是智能故障诊断——原有规则引擎仅覆盖30%常见故障，误报率达35%，无法识别复杂链路问题。针对前者，我设计了“抽象资源模型+云原生适配器”方案，将EC2、CVM、ECS等资源映射为统一的“计算/存储/网络”维度模型，通过自研云API网关实现协议转换（RESTful→gRPC），结合Kafka异步队列解决数据同步一致性问题；针对后者，我推动引入AIOps能力，收集metrics（Prometheus）、logs（ELK）、traces（Jaeger）多维度数据，训练“XGBoost+LSTM”混合模型，实现故障根因定位（RCA）与异常预测。
• 核心行动与创新：牵头组建5人跨团队小组（云原生、算法、前端），历时6个月完成平台架构升级——底层采用微服务架构（Spring Cloud Alibaba），中间层封装跨云操作原子能力，上层提供“可视化管控+智能诊断”界面。创新点在于：1）轻量级机器学习推理框架集成，将模型推理延迟从1.2秒降至200ms，适配运维实时性要求；2）基于拓扑关系的故障传播链可视化，帮助运维人员快速理解故障影响范围。此外，我主导制定了《混合云运维操作规范》，将平台使用纳入团队SOP。
• 项目成果与价值：平台上线后，跨云资源操作效率提升60%（单实例创建耗时从5分钟降至2分钟），故障MTTR缩短至8分钟，版本发布耗时压缩至12小时内。支撑了《星途纪元》全球多区域同步上线（覆盖15个国家和地区），期间未发生因运维问题导致的宕机。该平台成为公司混合云运维核心系统，节省年度运维人力成本约30%（约120万元）。我个人也因此晋升为运维开发团队负责人，负责后续平台迭代。

直播业务边缘节点自动化运维工具链研发项目

• 项目背景：公司直播业务峰值并发超100万，边缘节点（覆盖全国31省CDN节点）从500个扩展至2000个，原有手动运维方式导致部署失败率高（75%）、故障处理滞后（30分钟内响应）。我的目标是构建边缘节点自动化运维工具链，实现“部署-监控-自愈”全流程闭环，保障直播低延迟与稳定性。
• 解决的关键难题与技术：一是边缘节点网络不稳定，自动化部署成功率低；二是监控数据量大（单节点日均产生5GB日志），实时分析能力不足。针对前者，我基于Ansible Tower优化部署流程，开发自定义模块实现“断点续传+三次重试”机制，解决弱网环境下的包丢失问题；针对后者，采用Prometheus联邦采集边缘metrics，结合EdgeX Foundry搭建边缘数据 gateway，用Flink实现实时流处理（窗口聚合、异常检测），将数据处理延迟从10分钟降至1分钟。
• 核心行动与创新：独立负责工具链需求调研与架构设计，梳理出“部署-配置-监控-故障处理”四大核心模块。创新点在于：1）轻量化边缘监控agent（体积<50MB），支持低资源环境运行；2）基于规则引擎+机器学习的故障自愈策略——常见故障（如进程重启、配置更新）自动处理，复杂故障触发告警并推送至移动端。此外，我编写了《边缘节点运维手册》，培训10名运维人员掌握工具使用。
• 项目成果与价值：工具链上线后，边缘节点部署成功率提升至98%，故障处理时间缩短至5分钟内，直播卡顿率从8%降至2%。支撑了公司直播业务全年无重大故障，节省边缘运维人力成本约25%（约80万元）。该项目让我从“执行型运维”转向“方案设计型运维”，积累了边缘计算运维的核心经验，为后续混合云项目奠定了基础。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。